用深度神经网络从有噪声的标签学习

深度学习在大数据的帮助下, 在许多领域取得了显著的成功. 然而, 数据标签的质量是一个问题, 因为在许多现实场景中缺乏高质量的标签. 由于噪声标签严重降低了深度神经网络的泛化性能, 从噪声标签中学习(鲁棒训练)成为现代深度学习应用中的一项重要任务.

在本文中, 我们首先从监督学习的角度描述了标签噪声学习的问题; 其次, 我们回顾一些优秀的鲁棒性训练方法.